YOLOv2相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（Stronger）这三个方面进行了改进。其中识别更...
发简信
IP属地：宁夏
-
YOLOv2 / YOLO9000 深入理解
-
Class-Agnostic Counting(文章解读）
这篇我从12月1日就开始读的文章，战线拉得可真长啊。那就写一下，我对于这篇文章的看法吧。历时将近一个月，我终于在刚才把这篇文章写完了。（其实真正集中用的时间，应该是五六...
-
-
CrowdNet: A Deep Convolutional Network for Dense Crowd Counting阅读笔记Boominathan L , Kruthiventi S S S , Babu R V . CrowdNet: A Deep Convolutional Network f...
-
PyTorch中"诡异"的动量SGD实现
pytorch中SGD的动量实现是如下这个样子的 将pytorch的实现翻译为公式，就是如下这个样子：为什么说它诡异呢？因为它与Polyak, Sutskever等人的论文中...
-
YOLO v1深入理解YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v3版本，不过...
